胡珊
- 作品数：21 被引量：21H指数：3
- 供职机构：武汉大学更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生经济管理政治法律更多>>
- 基于历史街区保护的城市设计研究-以法国波尔多Chartrons街区为例
- 胡珊
- 关键词：城市设计
- 一种基于深度学习的内镜清洗消毒质量控制系统及方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的内镜清洗消毒质量控制系统及方法，系统包括图像采集装置、用户终端、服务端；图像采集装置设置在内镜清洗水槽附近，采集内镜清洗消毒工作人员操作图像，并将采集的图像通过网络传输给用户终端；用户终端将...
- 刘军于红刚胡珊吴练练王青骆孜吴云星
- 文献传递
- 基于YOLO算法和ResNet深度卷积神经网络的结直肠息肉检测(含视频)被引量：6
- 2020年
- 目的:构建一个基于YOLO算法和ResNet网络的自动检测结直肠息肉的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)模型,并测试其功能。方法:选取武汉大学人民医院消化内镜中心数据库2018年1月—2019年3月的肠镜图像及视频并分为3个数据集(数据集1、3、4),另以公共数据集CVC-ClinicDB(由西班牙巴塞罗那医院提供的29个结肠镜检查视频中提取的612帧息肉图像组成)作为数据集2。数据集1(2018年1—11月的肠息肉图像3 700张,无息肉图像1 000张)用于DCNN模型构建、训练与验证;数据集2和数据集3(2019年1—3月的肠息肉图像320张,无息肉图像400张)用于DCNN模型在图像中的测试;数据集4(2018年12月肠镜视频15个,包含33个息肉),用于DCNN模型在视频中的测试。主要观察DCNN模型检测肠息肉的敏感度、特异度、准确率和假阳性率。结果:DCNN模型在数据集2中检测肠息肉的敏感度为93.19%(602/646);在数据集3中检测肠息肉的准确率为95.00%(684/720),敏感度为98.13%(314/320),特异度为92.50%(370/400),假阳性率为7.50%(30/400);在数据集4中检测息肉逐息肉个数的敏感度为100.00%(33/33),逐帧准确率为96.29%(133 840/138 998),逐帧敏感度为90.24%(4 066/4 506),逐帧特异度为96.49%(129 774/134 492),逐帧假阳性率为3.51%(4 718/134 492)。结论:构建的DCNN模型可用于自动检测结直肠息肉,在静止肠镜图像及肠镜视频中均具有较高的敏感度与特异度,且在视频中测试的假阳性率低,可用于帮助内镜医师检测结直肠息肉。
- 李素琴吴练练宫德馨胡珊胡珊陈奕云朱晓芸李夏
- 关键词：人工智能结直肠息肉
- 人工智能技术在结肠镜退镜速度实时监控中的应用被引量：7
- 2020年
- 目的构建一种基于计算机视觉的结肠镜退镜速度实时监控系统,并验证其可行性和性能。方法从武汉大学人民医院消化内镜中心数据库选取2018年5—10月期间的35938张肠镜图片和63个结肠镜检查视频。肠镜图片分成体外/体内/不合格和回盲部/非盲肠两个数据集,分别从第一个、第二个数据集中选取3594张和2000张图片用于深度学习模型的测试,其余图片用于训练模型;选取3个结肠镜检查视频资料评价实时监控系统自动监控退镜速度的可行性,剩余60个结肠镜检查视频资料用于评估实时监控系统的性能。结果深度学习模型对于结肠镜检查图片分类识别体外/体内/不合格图片的准确率分别为90.79%(897/988)、99.92%(1300/1301)、99.08%(1293/1305),总体准确率为97.11%(3490/3594);分类识别回盲部/非盲肠图片的准确率分别为96.70%(967/1000)、94.90%(949/1000),总体准确率为95.80%(1916/2000)。在其可行性评价方面,3个结肠镜视频资料显示退镜速度与图片处理间隔时间呈线性关系,提示该监控系统可在结肠镜退出过程中自动监控退镜速度。在其性能评价方面,结肠镜退镜速度实时监控系统正确预测了所有60个肠镜检查的开始时间和结束时间,分析显示结肠镜平均退镜速度和退镜时间呈明显负相关(R=-0.661,P<0.001),退镜时间不足5 min、5~6 min和超过6 min视频的平均退镜速度的95%置信区间分别为43.90~49.74、40.19~45.43和34.89~39.11,故将39.11设为安全退镜速度,将45.43设为预警退镜速度。结论构建的结肠镜退镜速度实时监控系统可用于实时监控结肠镜退镜速度,可在结肠镜检查中辅助内镜医师进行实时监测,以提高结肠镜检查质量。
- 朱晓芸吴练练李素琴李素琴李夏张军胡珊陈奕云
- 关键词：人工智能结肠镜检查
- 基于深层卷积神经网络的眼科B型超声图像玻璃体视网膜疾病辅助诊断系统应用评估被引量：1
- 2021年
- 目的探讨一种基于深层卷积神经网络的眼科B型超声图像诊断系统的临床应用价值。方法收集2018年1月至2020年10月于武汉大学人民医院眼科中心进行眼科B型超声检查的1278例受试者3600张B型超声图像,以此构建图像数据集,由3位资深专业眼科医师对图像进行标记。将数据集分为训练集2812张图像和测试集788张图像,采用深度学习算法构建诊断模型,检测模型识别视网膜脱离(RD)、玻璃体积血(VH)及玻璃体后脱离(PVD)的准确性。选取120张独立于数据库的B型超声图像,由3位高年资眼科超声医生进行评估并记录评估时间,并与模型评估结果进行对比分析。另选取8位低年资临床医生模型辅助前后分别对独立于数据库的另外150张眼科B型超声图像进行评估,对2次评估结果进行差异分析以评估模型辅助效果。结果本诊断模型识别正常眼、RD、VH、PVD以及其他疾病的准确度分别为0.954、0.909、0.881、0.990和0.920。人机对比中,模型识别各类眼底疾病的准确度与高年资医师相近,评估图像的时间约为高年资医生的1/2。经模型辅助后,8位低年资医师诊断准确度均有显著提升(P<0.01)。结论该智能评估模型诊断RD、VH、PVD的准确度较高,并能提高临床诊断效率,较好地辅助临床医生进行评估。
- 于薏周奕文陈弟胡珊杨燕宁
- 关键词：玻璃体积血玻璃体后脱离
- 一种交通场景下的关键目标检测方法及系统
- 本发明公开了一种交通场景下的关键目标检测方法及系统，首先获取交通视频，并提取视频图像高维特征，提取高维度的多尺度特征；然后对多尺度特征进行处理，提取显著性多尺度特征；对提取的显著性多尺度特征进行处理，实现边框回归与多个子...
- 王中元华捷胡珊张羽飞常军李明
- 新冠疫情对我国养老事业的冲击及启示被引量：3
- 2020年
- 突然爆发的新冠疫情给国家治理、经济发展、社会生活带来了重大挑战和考验,养老服务业更是受到巨大的冲击。思考养老服务业的发展方向对于应对我国持续加剧的老龄化形势具有重要意义。根据养老服务行业的特点,介绍了我国养老行业的现状,分析了新冠疫情下养老行业暴露出来的问题,剖析新冠疫情对养老服务行业的影响和冲击,探讨新冠疫情对养老服务行业发展的启示,以期提升养老业应对疫情及突发事件的能力,促进养老服务业持续健康发展。
- 胡珊
- 一种基于深度学习的眼科超声自动筛查方法及系统
- 本发明公开了一种基于深度学习的眼科超声自动筛查方法及系统，该方法包括：模型训练阶段：收集历史眼科超声图片和视频，对其进行训练得到分割模型和分类模型；检测阶段：S1、获取待检测的眼科超声图像；S2、利用训练好分割模型对待检...
- 杨燕宁陈弟胡珊周奕文于薏
- 文献传递
- 胃粘膜染色放大成像的微血管扭曲程度量化方法
- 本发明公开一种胃粘膜染色放大成像的微血管扭曲程度量化方法，该方法包括图像分割法、血管中心线提取法、面密度法。图像分割法用于提取胃镜图像中的清晰区域和微血管整图；血管中心线提取法用于提取每根微血管的中心线并计算中心线上像素...
- 于红刚吴练练胡珊李昊朱益洁徐铭陶逍张梦娇李佳董泽华张晨霞杜泓柳陈弟何鑫琦黄丽商任铎
- 文献传递
- 英美的亚太政策与印度支那问题(1940-1945)
- 胡珊
